arXiv · cs.AI · Burak Bakkar, Hana Moalla, Mohamed Salem Jedidi, Haifa Ben Messaoud, Nicolas Lopez Carranza2026-11-02 13:00 · 11 小时前模型评分34

BioBERT 与 BioMistral 用于临床试验结果预测，PR-AUC 较 HINT 提升 10–20%

Advancing Clinical Trial Outcome Prediction with Domain-Specific Large Language Models

导读

研究在 TOP 基准（12,477 项试验）上评估 BioBERT（108M 参数）和 BioMistral（7B 参数）两个生物医学领域模型，用试验注册文本做分期结果预测。

分类置信度

中 · 待人工复核

来源级别：媒体与个人

应用领域：医疗与生命科学

事件类型：研究发布

证据摘录

“We evaluate two domain-specific language models, BioBERT (108M parameters) and BioMistral (7B parameters), for phase-level outcome prediction on the TOP benchmark (12,477 trials), representing each trial as text built from ten this http URL fields.”

来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org